org.orekit.estimation.sequential

Class UnivariateProcessNoise

java.lang.Object

org.orekit.estimation.sequential.AbstractCovarianceMatrixProvider

org.orekit.estimation.sequential.UnivariateProcessNoise

All Implemented Interfaces:

CovarianceMatrixProvider

public class UnivariateProcessNoise
extends AbstractCovarianceMatrixProvider

用于过程噪声矩阵的时间演化的提供者。所有参数（轨道或传播）都是时间相关的，并且以UnivariateFunction的形式提供。函数的参数是持续时间（在当前和前一个航天器状态之间）的秒数。函数的输出必须是标准差的维度。然后方法getProcessNoiseMatrix(org.orekit.propagation.SpacecraftState, org.orekit.propagation.SpacecraftState)对值进行平方，以使其与协方差矩阵一致。

轨道参数的演变以LOF框架和笛卡尔（PV）形式提供；然后在惯性框架和当前的OrbitType和PositionAngleType转换，当调用方法getProcessNoiseMatrix(org.orekit.propagation.SpacecraftState, org.orekit.propagation.SpacecraftState)时。

时间相关的函数定义了一个在局部轨道框架中对角线的过程噪声矩阵，对应于笛卡尔元素，并表示（标准差的）过程噪声模型的时间演变。因此，第一个函数是沿LOF X轴的标准差，第二个函数表示沿LOF Y轴的标准差... 这样可以简单地设置一个过程噪声，表示沿轨道主要增长的不确定性。然而，输出矩阵的左上角的6x6部分不会是对角线，因为它将转换为与state使用的Kalman estimator相同的惯性框架和轨道类型。

传播和测量参数与特定框架无关，并按原样附加在输出矩阵的右下部对角线上。这意味着这种简化模型不包括参数与轨道之间的相关性，而仅包括参数本身的演变。如果需要这样的相关性，用户必须设置自定义covariance matrix provider。在大多数情况下，参数是恒定的，它们的演变噪声始终为0，因此函数可以设置为x -> 0。

此类始终提供一个初始噪声矩阵或初始协方差矩阵和一个过程噪声矩阵。

Since:

9.2

Author:

Luc Maisonobe, Maxime Journot

Constructor Summary

Constructors

Constructor and Description
UnivariateProcessNoise(org.hipparchus.linear.RealMatrix initialCovarianceMatrix, LOFType lofType, PositionAngleType positionAngleType, org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] lofCartesianOrbitalParametersEvolution, org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] propagationParametersEvolution) 简单构造函数。
UnivariateProcessNoise(org.hipparchus.linear.RealMatrix initialCovarianceMatrix, LOFType lofType, PositionAngleType positionAngleType, org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] lofCartesianOrbitalParametersEvolution, org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] propagationParametersEvolution, org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] measurementsParametersEvolution) 简单构造函数。

Method Summary

Modifier and Type	Method and Description
org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[]	getLofCartesianOrbitalParametersEvolution() 获取LOF笛卡尔轨道参数演变。
LOFType	getLofType() 获取LOF类型。
org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[]	getMeasurementsParametersEvolution() 获取测量参数演变。
PositionAngleType	getPositionAngleType() 获取位置角。
org.hipparchus.linear.RealMatrix	getProcessNoiseMatrix(SpacecraftState previous, SpacecraftState current) 获取前一个和当前状态之间的过程噪声矩阵。
org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[]	getPropagationParametersEvolution() 获取传播参数演变。

Methods inherited from class org.orekit.estimation.sequential.AbstractCovarianceMatrixProvider

getInitialCovarianceMatrix

Methods inherited from class java.lang.Object

clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

Constructor Detail

UnivariateProcessNoise

public UnivariateProcessNoise(org.hipparchus.linear.RealMatrix initialCovarianceMatrix,
                              LOFType lofType,
                              PositionAngleType positionAngleType,
                              org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] lofCartesianOrbitalParametersEvolution,
                              org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] propagationParametersEvolution)

简单构造函数。

参数：

initialCovarianceMatrix - 初始协方差矩阵

lofType - 使用的LOF类型

positionAngleType - 用于计算过程噪声的位置角

lofCartesianOrbitalParametersEvolution - LOF框架和笛卡尔轨道类型中六个轨道参数过程噪声演变的单变量函数数组

propagationParametersEvolution - 传播参数过程噪声演变的单变量函数数组

UnivariateProcessNoise

public UnivariateProcessNoise(org.hipparchus.linear.RealMatrix initialCovarianceMatrix,
                              LOFType lofType,
                              PositionAngleType positionAngleType,
                              org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] lofCartesianOrbitalParametersEvolution,
                              org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] propagationParametersEvolution,
                              org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] measurementsParametersEvolution)

简单构造函数。

参数：

initialCovarianceMatrix - 初始协方差矩阵

lofType - 使用的LOF类型

positionAngleType - 用于计算过程噪声的位置角

lofCartesianOrbitalParametersEvolution - LOF框架和笛卡尔轨道类型中六个轨道参数过程噪声演变的单变量函数数组

propagationParametersEvolution - 传播参数过程噪声演变的单变量函数数组

measurementsParametersEvolution - 测量参数过程噪声演变的单变量函数数组

自版本：

10.3

Method Detail

getLofType

public LOFType getLofType()

获取LOF类型。

返回：

LOF类型

getPositionAngleType

public PositionAngleType getPositionAngleType()

获取位置角。

返回：

位置角

getLofCartesianOrbitalParametersEvolution

public org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] getLofCartesianOrbitalParametersEvolution()

获取LOF笛卡尔轨道参数演变。

返回：

LOF笛卡尔轨道参数演变

getPropagationParametersEvolution

public org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] getPropagationParametersEvolution()

获取传播参数演变。

返回：

传播参数演变

getMeasurementsParametersEvolution

public org.hipparchus.analysis.UnivariateFunction[] getMeasurementsParametersEvolution()

获取测量参数演变。

返回：

测量参数演变

getProcessNoiseMatrix

public org.hipparchus.linear.RealMatrix getProcessNoiseMatrix(SpacecraftState previous,
                                                              SpacecraftState current)

获取前一个和当前状态之间的过程噪声矩阵。

过程噪声矩阵是一个与Kalman estimator管理的参数对应的协方差矩阵。行/列数及其顺序如下：

• 前6个分量对应于关联传播器的6个轨道参数。所有6个参数必须始终存在，无论它们是否被估计。
• 接下来的分量对应于关联传播器的被估计的传播参数子集。
• 剩余的分量对应于被估计的测量参数子集，考虑到所有测量，即使是与关联传播器无关的航天器对应的测量。

在大多数情况下，与测量部分对应的过程噪声（最后的行和列）将被设置为0，用于非空前一个和当前状态之间的演变过程噪声。

参数：

previous - 前一个状态

current - 当前状态

返回：

前一个和当前状态之间的物理（即非归一化）过程噪声矩阵

另请参阅：

PropagatorBuilder.getOrbitalParametersDrivers(), PropagatorBuilder.getPropagationParametersDrivers()